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	<title>Interpolação</title>
	</head>
<body>
	<h1>Interpolação</h1>
	<p>&nbsp;</p>
	<p>A interpolação é a aproximação de funções complexas por funções mais 
	simples. Suponha que tenhamos uma função, mas que seja complicada demais 
	para que seja possível avaliá-la de forma eficiente. Podemos, então, 
	escolher alguns dados pontuais da função complicada e tentar interpolá-los 
	com uma função mais simples. Obviamente, quando utilizamos a função mais 
	simples para calcular novos dados, normalmente não se obtém o mesmo 
	resultado da função original, mas dependendo do domínio do problema e do 
	método de interpolação utilizado, o ganho de simplicidade pode compensar o 
	erro.<br>A interpolação permite fazer a reconstituição (aproximada) de uma 
	função, bastando para tanto conhecer apenas algumas das suas abscissas e 
	respectivas ordenadas (imagens no contra-domínio da função). A função 
	resultante garantidamente passa pelos pontos fornecidos, e, em relação aos 
	outros pontos, pode ser considerada um mero ajuste.</p>
	<p>&nbsp;</p>
	<p>Este module é dividido em quatro parte, como podemos ver a seguir:</p>
	<ol>
		<li>Aproximação Polinominal<br>- Método de Lagrange<br>- Metodo de Newton<br>
		- Método de Neville<br>- Método de Hermite<br>- Método de Aitken<p></p></li>
		<li>&nbsp;Racional<br>- Método de Bulirsch-Stoer<br>- Método de 
		Schneider-Werner<br>- Método de Berrut-Baltensperger-Mittelmann<br>- 
		Método de Floater-Hormann<p></p></li>
		<li>&nbsp;Minimos Quadrados<br>- Ajuste Exponencial<br>- Ajuste 
		Hiperbolico<br>- Ajuste Linear<br>- Ajuste Logaritmico<br>- Ajuste 
		Potencial<br>- Ajuste Polinomial<p></p></li>
		<li>Spline<br>- Spline Linear<br>- Spline Quadrática<br>- Spline Cúbica<br>
		- Spline Cúbica de Hermite<br>- Spline Cúbica de Akima<br>- Spline 
		Bilinear<br>- Spline Bicúbica<p></p></li>
	</ol>
	</body>
</html>